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Python을 사용하여 데이터 분석 구현

高洛峰
풀어 주다: 2017-01-13 12:57:59
원래의
1172명이 탐색했습니다.

1: json 형식의 데이터를 파싱하는 방법

import json,os,sys
current_dir=os.path.abspath(".")
 
filename=[file for file in os.listdir(current_dir) if ".txt" in file]#得到当前目录中,后缀为.txt的数据文件
fn=filename[0] if len(filename)==1 else "" #从list中取出第一个文件名
 
if fn: # means we got a valid filename
  fd=open(fn)
  content=[json.loads(line) for line in fd]
   
else:
  print("no txt file in current directory")
  sys.exit(1)
for linedict in content:
  for key,value in linedict.items():
    print(key,value)
  print("\n")
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2: 발생 빈도 통계

import random
from collections import Counter
fruits=[random.choice(["apple","cherry","orange","pear","watermelon","banana"]) for i in range(20)]
print(fruits) #查看所有水果出现的次数
 
cover_fruits=Counter(fruits)
for fruit,times in cover_fruits.most_common(3):
  print(fruit,times)
 
########运行结果如下:apple在fruits里出了5次
apple 5 
banana 4
pear 4
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3: py3 모듈을 다시 로드하는 방법

import importlib
import.reload(modulename)
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4: pylab

에 포함된 모듈 from pylab import *

은 다음 import 문과 동일합니다.

from pylab import *
from numpy import *
from scipy import *
import matplotlib
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더 보기 주의하세요 Python을 사용하여 데이터 분석을 구현하는 관련 기사를 보려면 PHP 중국어 웹사이트를 방문하세요!


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원천:php.cn
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